Postgresso 36

Вавилонская рыбка открыла свои коды

Главный девелопер-адвакат AWS Себастьян Стормак (Sébastien Stormacq) от имени Amazon объявил с зашкаливающим радикализмом об открытии кода Babelsish: Goodbye Microsoft SQL Server, Hello Babelfish. Об этом пишут и на OpenNet:

Amazon открыл код Babelfish, расширения для замены MS SQL Server на PostgreSQL

Babelfish поддерживает сетевой протокол, используемый для подключения клиентов к SQL Server, язык T-SQL и специфичные для SQL Server расширения языка запросов, что позволяет переводить работающие приложения с Microsoft SQL Server на PostgreSQL без модификации их кода или с минимальными изменениями и без замены драйверов к СУБД. Для приложений Babelfish выглядит как штатный SQL Server. Проект уже используется в сервисе Amazon Aurora.

Это не сюрприз. Ещё в Postgresso 27 была ссылка на статью о Babelfish
Want more PostgreSQL? You just might like Babelfish, а в Postgresso 29 на Babelfish: the Elephant in the Room?

Русский перевод названия этой последней статьи, появившейся на сайте фонда испаноговорящего сообщества FUNDACIÓN POSTGRESQL звучал бы так: Вавилонская рыбка или слона-то я и не приметил?

Автор статьи — Альваро Эрнандес (Álvaro Hernández Tortosa, OnGres), недавний ньюсмейкер по части тяжбы с сообществом. В той статье он начинает с рыночной конъюнктуры, чтобы дальше предъявить гамлетовский вопрос, которым авторы Вавилонской Рыбки должны были задаться: форкать или не форкать?

Babelfish пока не может работать как расширение без доработки ядра PostgreSQL. Альваро напоминает, что 25-го января заслуженный и авторитетный в сообществе человек — Ян Вик (Jan Wieck) — предложил обсудить расширяемость протокола PostgreSQL: сделать такие хуки, которые позволят реализовать протокол SQL Server в виде расширения без изменений в ядре. Но это процесс небыстрый. Заодно решили обсудить и совместимость с MySQL. Но что делать AWS с Bablefish, если сообщество проигнорирует этот путь или интеграция пойдёт ни шатко, ни валко? Вероятней всего, считает Альваро, AWS будет развивать Bablefish как форк (так уже случилось с Aurora), как бы им не хотелось бы обойтись без форка. А если всё же придётся, то AWS это по силам.

Далее Альваро привлекает Дилемму инноватора. И задаёт ещё один интересный вопрос: хотим ли мы (то есть сообщество), чтобы Babelfish стала “MariaDB у PostgreSQL”?

История историей, теперь уже Альваро рассказывает, как разворачивать Bablefish в K8s, запустить, пользоваться протоколом TDS:

Easily Running Babelfish for PostgreSQL on Kubernetes

Но делает он это без лишнего нейтралитета: предлагает воспользоваться разработкой своей компании: StackGres 1.1.0-beta1, в которой есть поддержка Babelfish. И честно предупреждает: даже с 1.1.0GA, Babelfish не станет готовой к промышленной эксплуатации — только на свой страх и риск. Заодно показывает, как установить Kubernetes, если ещё не установлен. Но только не «привычный» K8s, а K3s, лёгонький, но сертифицированный дистрибутив Kubernetes от SUSE Rancher.

Тем более, что по Дугласу Адамсу вавилонская рыба питается энергией биотоков мозга.

Если же говорить об «обычной» интеграции PostgreSQL с MS SQL Server, то об этом опубликовано немало. Сейчас, в Эпоху Импортозамещения, этот вопрос интересует многих. Ещё в 2016-м на Хабре появилась статья Артура (select_artur) Закирова:

Интеграция PostgreSQL с MS SQL Server

Он интегрирует через tds_fdw, и описывает настройку подключения PostgreSQL под Linux к MS SQL Server. Там также показано, как импортировать все таблицы определенной схемы базы данных MS SQL Server в PostgreSQL без описания структуры каждой таблицы.

Примерно тем же в начале 2019-го занимается Лука Феррари (Luca Ferrari), перебрасывая данные с Microsoft SQL Server 2005 на PostgreSQL 11:

PostgreSQL to Microsoft SQL Server Using TDS Foreign Data Wrapper

Ключ (гаечный) к PostgreSQL

Были сомнения, можно ли считать этот ход Google значимой новостью. Но когда гигант приходит в движение, он даже ненароком может зашибить соседей. К любым телодвижениям гигантов лучше быть готовым.

Google Cloud Gives Spanner a PostgreSQL Interface

В середине октября Google официально представил Spanner с интерфейсом SQL, который должен привлечь гораздо более широкий круг пользователей. До этого СУБД с синхронизаций по атомным часам и GPS, скромно названная Spanner, позиционировалась как база для тех, кому нужны петабайтные системы с миллиардами запросов в секунду. Теперь они хотят завлечь пользователей с куда более скромными потребностями и бюджетами, поэтому аренда уменьшилась в 10 раз — с $650 до $65 (пропорционально доступным арендатору ресурсам), но этого мало: нужно, чтобы арендатор не переписывал полностью свои приложения, а лишь слегка подправлял. Отсюда поддержка SQL. Хотя началась история эскуэлизации началась, конечно, не сейчас. SQL прикручивают давно. Вот научная статья 2017-го Becoming a SQL System.

К совместимости движутся они с двух сторон: первый — надстраивание SQL над Spanner, а вот второй — мотоцикл с коляской (sidecar), причём коляска виртуальная. Её функция — транслировать протокол PostgreSQL в протокол Spanner.

Но это не простой SQL, а постгресовый. Энди Гатманс (Andi Gutmans, вице-президент и генеральный менеджер по базам данных в Google Cloud) сразу признаётся, что целиком обеспечить совместимость с протоколом PostgreSQL им не под силу (не такой уж большой коллектив), но они в этом направлении движутся.

В документации Spanner есть раздел The PostgreSQL language in Cloud Spanner, в котором есть список того, что Spanner пока не поддерживает. Немало. Например, не поддерживаются расширения; пользовательские типы данных, функции и операторы. Работы ещё на годы (такими темпами с такими выделенными на это ресурсами).

Google Spanner – SQL compatibility — статья, написанная швейцарцем Франком Пашо (Franck Pachot) в январе этого года. Он исследует особенности PRIMARY KEY, FOREIGN KEY, CHECK CONSTRAINTS и другое, приспосабливая свои запросы к Spanner. Если проект будет развиваться быстро, это статья и устареет быстро — вот и увидим.

(Вот, кстати, статья того же Франка Пашо, но с экскурсом в особенности Yugabyte (они могут заинтересовать пользователей, имеющих дело с распределёнными базами): ORDER BY is mandatory in SQL to get a sorted result)

Приходит на ум сомнительная аналогия с распределённой и быстрой СУБД Tarantool, создатели которой решили надстроить над ней SQL. В том числе для совместимости с Postgres они сделали pg — PostgreSQL connector for Tarantool. О прикручивании SQL и ACID к своей базе рассказывали на конференциях. Но хромает аналогия не на техническую ногу, а на инвестиционную: реализуются они или нет, масштабы возможностей несопоставимы.

Три друга: Zabbix, Postgres, TimescaleDB

В статье Zabbix, временные ряды и TimescaleDB Александр Калимулин сначала объясняет, почему для хранения временнЫх рядов лучше всего подходит TimescaleDB, которая устанавливается как расширение PostgreSQL. Вот что нужно Zabbix от СУБД:

• Временные ряды могут быть расположены на диске в виде последовательности упорядоченных по времени блоков.
• Таблицы с данными временных рядов можно проиндексировать по обозначающему время столбцу.
• Большинство SQL-запросов SELECT будут использовать условия WHERE, GROUP BY или ORDER BY по обозначающему время столбцу.
• Обычно данные временных рядов имеют «срок годности» по прошествии которого их можно удалить.

И вот почему стоит глянуть в сторону TimescaleDB:
«Очевидно, что традиционные базы данных SQL не подходят для хранения таких данных, так как оптимизации общего назначения не учитывают эти качества. Поэтому в последние годы появилось довольно много новых, ориентированных на временные ряды СУБД, таких как, например, InfluxDB. Но у всех популярных СУБД для временных рядов есть один существенный недостаток — отсутствие поддержки SQL в полном объёме. Более того, большинство из них даже не являются CRUD (Create, Read, Update, Delete).»

В общем, лучшее из двух миров. Александр объясняет, как это лучшее устроено, и как его заставить эффективно работать. Далее — тесты.

Статья написана 2 с половиной года назад (вышла сначала на английском за подписью alexk), поэтому не всё может показаться свежайшим: тестовый стенд — Zabbix 4.2rc1 с PostgreSQL 10.7 и TimescaleDB 1.2.1 под Debian 9.

А вот уже год с небольшим назад там же, в хабр-блоге Zabbix появляется статья Екатерины Петрухиной (aka KatePetrukhina), основанная на докладе тренера и инженера технической поддержки Zabbix Александра Петрова-Гаврилова:

Миграция с MySQL на PostgreSQL

Среди причин миграции там есть две интересные и даже приятные:
Документация на русском языке
Преимущества PostgreSQL Pro.

Статья по сути инструкция по миграции Zabbix на PostgreSQL, про TimescaleDB там ничего нет. Зато в комментариях люди делятся опытом, например: Вот вы смигрировали на PgSQL + TimescaleDB, а специалистов по TimescaleDB не так много в наличии.

Ссылка на видео доклада Петрова-Гаврилова есть на этой страничке (также там Мониторинг PostgreSQL c использованием Zabbix (с mamonsu) Дарьи Вилковой и другие).

О TimescaleDB пишут немало, среди них Иван Муратов, технический директор «Первой Мониторинговой Компании» делал доклад TimescaleDB 2.0 — Time-series данные в распределенном кластере TimescaleDB поверх ОРСУБД PostgreSQL на PGConf.ru этого года, соответственно говорил уже о версии существенно более молодой (но более зрелой — как это бывает в ИТ). Этот доклад, кроме прочего, интересен тем, что Иван рассказывает о работе TSDB на кластере со многими узлами.

Между прочим, доклад Ивана Муратова на PGConf 2019 был в тройке лучших (по голосованию участников конференции) и назывался он PostgreSQL + PostGIS + TimescaleDB — хранилище для систем мониторинга транспорта.

К слову: Function pipelines: Building functional programming into PostgreSQL using custom operators

Статья от TimeScale, представляющая ни много ни мало концепцию функционального программирования внутри PostgreSQL (и SQL). Для любителей Pandas и PromQL.

И ещё, пожалуй:
Generating more realistic sample time-series data with PostgreSQL generate_series()

Это 2-я статья в 3-частной серии Timescale о генерации правдоподобных данных при помощи generate_series() (часть 1 — вот). В этой, 2-й части автор — Райан Бооз (Ryan Booz) задаёт себе философский вопрос: а что такое правдоподобные данные? Отвечает. И создаёт 2 таблички, одна из них гипертаблица с нагенерёнными данными. И обращается к ним с запросами, содержащими гиперфункции.

Just In Time: В самое время. Или вообще не вовремя?

Роковой каскад: JIT, и как обновление Postgres привело к 70% отказов на национальном сервисе критической важности

Это переводная статья, оригинал вот.

Оказывается, пострадал портал Coronavirus (COVID-19) in the UK (интересные данные, кстати). Сервис работает на Hyperscale (Citus) в высокодоступной экосистеме, где сбойный экземпляр может быть заменен в течение пары минут.

Там любопытное и длинное расследование, которое в результате пришло к тому, что при переходе к новой версии, основанной на PostgreSQL 14, запрос, который выполнялся 1мс, стал выполняться 5с из-за того, что в новой версии по умолчанию включён JIT. На простых и частых запросах это может приводить к каскаду неприятностей. Конфигурировать надо с умом, не доверяясь значениям переменных по умолчанию (в статье упоминается jit_above_cost, но есть и другие стоимости). В конце есть примечание переводчика:

Упоминание изменения значения параметра по умолчанию в новой версии — важная часть release notes, а миграция на новую версию должна это учитывать и создавать явные конфигурации с предыдущим значением параметра. В Jmix всегда так делаем :-)

Что ж, ради последней фразы, возможно, статья и удостоилась перевода (почему бы и нет): Jmix — разработка компании Haulmont (офис в Лондоне, а головной — в Самаре), в чьём блоге и появился этот полезный перевод.

Возникает, однако, вопрос: но ведь поддержку JIT по умолчанию включили не в 14-й версии. Ещё в 2019-м Джонатан Кац (Jonathan S. Katz, Crunchy Data) пишет в Just Upgrade: How PostgreSQL 12 Can Improve Your Performance (а мы цитируем по переводу Апгрейд для ленивых: как PostgreSQL 12 повышает производительность в блоге Southbridge):

Раз JIT включен в PostgreSQL 12 по умолчанию, производительность улучшится сама по себе, но я советую потестить приложение в PostgreSQL 11, где только появился JIT, чтобы измерить производительность запросов и узнать, нужно ли что-нибудь настраивать [болд мой].

Ещё статьи

Егор Рогов (Отдел образования Postgres Professional) выложил все 7 частей новой серии — Запросы в PostgreSQL:
1. Этапы выполнения
2. Статистика
3. Последовательное сканирование
4. Индексное сканирование
5. Вложенный цикл
6. Хеширование
7. Сортировка и слияние

PostgreSQL 14: Часть 2 или «в тени тринадцатой» (Коммитфест 2020-09)

Павел Лузанов (отдел образования Postgres Professional) продолжает обозревать новые коммиты — на этот раз попавшие в Сентябрьский Коммитфест.

Upgrading from 10 to 14 gives you 4.0 years worth of fixes (1700 of them)

Все, кажется, привыкли к небольшим заметкам Депеша (Hubert depesz Lubaczewski) — вроде этой: Allow publishing the tables of schema из серии В ожидании PG15 — а он внезапно написал огромный пост, где собрал фичи из релизов, начиная с 10-й версии.

Herding elephants: Lessons learned from sharding Postgres at Notion

Гаррет Фидальго (Garrett Fidalgo, Notion, технический директор по инфраструктуре) рассказывает, как шардировали базу Postgres в его компании — некие пастухи собирали слонов в стадо, в его терминологии.

В этом году нам пришлось остановить доступ к нашему сайту на заранее запланированный 5-минутный перерыв. Невидимыми остались месяцы напряжённой, авральной работы нашей команды: мы переделывали монолитную базу PostgreSQL в горизонтально секционированный набор баз.

Разбивать базу решили не на основе готовых решений вроде Citus, а на уровне слоя-приложения — для большей управляемости. Действия пояснены наглядными схемками. В конце выводы задним числом из их умеренно горького опыта:

• шардируйте как можно раньше, не ждите, когда база будет работать под существенной нагрузкой;
• с самого начала закладывайте нулевое время простоя;
• используйте составной первичный ключ, а не отдельный ключ секционирования.

Useful queries to analyze PostgreSQL lock trees (a.k.a. lock queues)

Действительно полезные запросы, и их много. Для разминки Николай Самохвалов рекомендует для ознакомиться со статьями по теме. Близкий нам жанр, поэтому воспроизводим здесь с некоторой локализацией (статья Николая для англоязычной аудитории):

Официальная документация: Явные блокировки (Explicit Locking).

«И, как всегда, [а мы бы сказали last but not the least] подробные и углублённые объяснения по
блокировкам в сериале про блокировки Егора Рогова»:
Блокировки отношений (2019)
Блокировки строк) (2019). И ещё рекомендует запросы коллег:
Active Session History in PostgreSQL: blocker and wait chain Бертрана Друво (Bertrand Drouvot) — для тех кто использует расширение pgsentinel и
locktree.sql, получающий деревья блокирующих сессий из pg_locks и pg_stat_activity Виктора Егорова.

Сам Николай экспериментировал с функцией pg_locking_pids, но это следует делать аккуратно, не забывая про statement_timeout.

Релизы

PostgreSQL 14.1, 13.5, 12.9, 11.14, 10.19, and 9.6.24 Released!

Релиз плановый, но не последнее дело залатать обнаруженные дыры:
Если сервер использует для аутентификации клиентский свертификат, злоумышленник может организовать атаку по типу a man-in-the-middle, двумя способами, описанными в CVE-2021-23214 и CVE-2021-23214/.

С этого момента больше НЕ поддерживается версия 9.6!

Кстати: PostgreSQL End of Life

Зловещее название статьи мало кого испугает: все мы знаем, что PostgreSQL жив-здоров, может и нас всех переживёт в случае ухудшения эпидемической обстановки :) Речь, конечно, о 9.6 и вообще о жизненных циклах версий. Но дело не ограничивается констатацией печальной участи 9.6, предлагается ещё и самостоятельно прикинуть окончание поддержи вашей версии, запустив предложенный скрипт, см. Find End of Life PostgreSQL Installations.

Конференции

PGConf.ru 21

Она успешно завершилась и была почти столь же многолюдна, не смотря на эпидемию. Для тех, кто не смог предъявить QR-коды или привезти признанный в РФ сертификат о вакцинации, установили столики, где девушки из Медицинского делали экспресс-тесты. Все доклады уже общедоступны в виде слайдов, а все видео будут?? или уже доступны все? доступны в ближайшее время.

Вот отчёт о конференции, появившийся на сайте Интерфакса:
В Москве состоялась международная конференция разработчиков PostgreSQL

Вавилонская рыбка открыла свои коды

Главный девелопер-адвакат AWS Себастьян Стормак (Sébastien Stormacq) от имени Amazon объявил с зашкаливающим радикализмом об открытии кода Babelsish: Goodbye Microsoft SQL Server, Hello Babelfish. Об этом пишут и на OpenNet:

Amazon открыл код Babelfish, расширений для замены MS SQL Server на PostgreSQL

Babelfish поддерживает сетевой протокол, используемый для подключения клиентов к SQL Server, язык T-SQL и специфичные SQL Server расширения языка запросов, что позволяет переводить работающие приложения с Microsoft SQL Server на PostgreSQL без модификации их кода или с минимальными изменениями и без замены драйверов к СУБД. Для приложений Babelfish выглядит как штатный SQL Server. Проект уже используется в сервисе Amazon Aurora.

Это не сюрприз. Немного истории: SQL прикручивают давно. Вот научная статья 2017-го Becoming a SQL System.

ещё в Postgresso 27 была ссылка на статью о Babelfish
Want more PostgreSQL? You just might like Babelfish, а в Postgresso 29 на Babelfish: the Elephant in the Room?

Русский перевод названия этой статьи, появившейся на сайте фонда испаноговорящего сообщества FUNDACIÓN POSTGRESQL звучал бы так: Вавилонская рыбка или слона-то я и не приметил?

Автор статьи — Альваро Эрнандес (Álvaro Hernández Tortosa, OnGres), недавний ньюсмейкер по части тяжбы с сообществом. В той статье он начинает с рыночной конъюнктуры, чтобы дальше предъявить гамлетовский вопрос, которым авторы Вавилонской Рыбки должны были задаться: форкать или не форкать?

Babelfish пока не может работать как расширение без доработки ядра PostgreSQL. Альваро напоминает, что 25-го января заслуженный и авторитетный в сообществе человек — Ян Вик (Jan Wieck) — предложил обсудить расширяемость протокола PostgreSQL: сделать такие хуки, которые позволят реализовать протокол SQL Server в виде расширения без изменений в ядре. Но это процесс небыстрый. Заодно решили обсудить и совместимость с MySQL. Но что делать AWS с Bablefish, если сообщество проигнорирует этот путь или интеграция пойдёт ни шатко, ни валко? Вероятней всего, считает Альваро, AWS будет развивать Bablefish как форк (так уже случилось с Aurora), как бы им не хотелось бы обойтись без форка. А если всё же придётся, то AWS это по силам."

Далее Альваро привлекает Дилемму инноватора. И задаёт ещё один интересный вопрос: хотим ли мы (то есть сообщество), чтобы Babelfish стала “MariaDB у PostgreSQL”?

История историей, теперь уже Альваро рассказывает, как разворачивать Bablefish в K8s, запустить, пользоваться протоколом TDS:

Easily Running Babelfish for PostgreSQL on Kubernetes

Но делает он это без лишнего нейтралитета: предлагает воспользоваться разработкой своей компании: StackGres 1.1.0-beta1, в которой есть поддержка Babelfish. И честно предупреждает: даже с 1.1.0GA, Babelfish не станет готовой к промышленной эксплуатации — только на свой страх и риск. Заодно показывает, как установить Kubernetes, если ещё не установлен. Но только не «привычный» K8s, а K3s, лёгонький, но сертифицированный дистрибутив Kubernetes от SUSE Rancher.

Тем более, что по Дугласу Адамсу вавилонская рыба питается энергией биотоков мозга.

Если же говорить об «обычной» интеграции PostgreSQL с MS SQL Server, то об этом опубликовано немало. Сейчас, в Эпоху Импортозамещения, этот вопрос интересует многих. Ещё в 2016-м на Хабре появилась статья Артура Закирова aka select_artur:

Интеграция PostgreSQL с MS SQL Server

Он интегрирует через tds_fdw, и описывает настройку подключения PostgreSQL под Linux к MS SQL Server. Там также показано, как импортировать все таблицы определенной схемы базы данных MS SQL Server в PostgreSQL без описания структуры каждой таблицы.

Примерно тем же в начале 2019-го занимается Лука Феррари (Luca Ferrari), перебрасывая данные с Microsoft SQL Server 2005 на PostgreSQL 11:

PostgreSQL to Microsoft SQL Server Using TDS Foreign Data Wrapper

Ключ (гаечный) к PostgreSQL

Были сомнения, можно ли считать этот ход Google значимой новостью. Но когда гигант приходит в движение, он даже ненароком может зашибить соседей. К любым телодвижениям гигантов лучше быть готовым.

Google Cloud Gives Spanner a PostgreSQL Interface

В середине октября Google официально представил Spanner с интерфейсом SQL, который должен привлечь гораздо более широкий круг пользователей. До этого СУБД с синхронизаций по атомным часам и GPS, скромно названная Spanner, позиционировалась как база для тех, кому нужны петабайтные системы с миллиардами запросов в секунду. Теперь они хотят завлечь пользователей с куда более скромными потребностями и бюджетами, поэтому аренда уменьшилась в 10 раз — с $650 до $65 (пропорционально доступными арендатору ресурсами), но этого мало: нужно, чтобы арендатор не переписывал полностью свои приложения, а лишь слегка подправлял. Отсюда поддержка SQL. Хотя началась история эскуэлизации, конечно, не сейчас.

К совместимости движутся они с двух сторон: первый — надстраивание SQL над Spanner, а вот второй — мотоцикл с коляской (sidecar), причём коляска виртуальная. Её функция — транслировать протокол PostgreSQL в протокол Spanner.

Но это не простой SQL, а постгресовый. Энди Гатманс (Andi Gutmans, вице-президент и генеральный менеджер по базам данных в Google Cloud) сразу признаётся, что целиком обеспечить совместимость с протоколом PostgreSQL им не под силу (не такой уж большой коллектив), но они в этом направлении движутся.

В документации Spanner есть раздел The PostgreSQL language in Cloud Spanner, в котором есть список того, что Spanner пока не поддерживает. Немало. Например, не поддерживаются расширения; пользовательские типы данных, функции и операторы. Работы ещё на годы (такими темпами с такими выделенными на это ресурсами).

Google Spanner – SQL compatibility — статья, написанная швейцарцем Франком Пашо (Franck Pachot) в январе этого года. Он исследует особенности PRIMARY KEY, FOREIGN KEY, CHECK CONSTRAINTS и другое, приспосабливая свои запросы к Spanner. Если проект будет развиваться быстро, это статья и устареет быстро — вот и увидим.

(Вот, кстати, статья того же Франка Пашо, но с экскурсом в особенности Yugabyte (они могут заинтересовать пользователей, имеющих дело с распределёнными базами): ORDER BY is mandatory in SQL to get a sorted result)

Приходит на ум сомнительная аналогия с распределённой и быстрой СУБД Tarantool, создатели которой решили надстроить над ней SQL. В том числе для совместимости с Postgres они сделали pg — PostgreSQL connector for Tarantool. О прикручивании SQL и ACID к своей базе рассказывали на конференциях. Но хромает аналогия не на техническую ногу, а на инвестиционную: реализуются они или нет, масштабы возможностей несопоставимы.

Три друга: Zabbix, Postgres, TimescaleDB

В статье Zabbix, временные ряды и TimescaleDB Александр Калимулин сначала объясняет, почему для хранения временнЫх рядов лучше всего подходит TimescaleDB, которая устанавливается как расширение PostgreSQL. Вот что нужно Zabbix от СУБД:

• Временные ряды могут быть расположены на диске в виде последовательности упорядоченных по времени блоков.
• Таблицы с данными временных рядов можно проиндексировать по обозначающему время столбцу.
• Большинство SQL-запросов SELECT будут использовать условия WHERE, GROUP BY или ORDER BY по обозначающему время столбцу.
• Обычно данные временных рядов имеют «срок годности» по прошествии которого их можно удалить.

И вот почему стоит глянуть в сторону TimescaleDB:
«Очевидно, что традиционные базы данных SQL не подходят для хранения таких данных, так как оптимизации общего назначения не учитывают эти качества. Поэтому в последние годы появилось довольно много новых, ориентированных на временные ряды СУБД, таких как, например, InfluxDB. Но у всех популярных СУБД для временных рядов есть один существенный недостаток — отсутствие поддержки SQL в полном объёме. Более того, большинство из них даже не являются CRUD (Create, Read, Update, Delete).»

В общем, лучшее из двух миров. Александр объясняет, как это лучшее устроено, и как его заставить эффективно работать. Далее — тесты.

Статья написана 2 с половиной года назад (вышла сначала на английском за подписью alexk), поэтому не всё может показаться свежайшим: тестовый стенд — Zabbix 4.2rc1 с PostgreSQL 10.7 и TimescaleDB 1.2.1 под Debian 9.

А вот уже год с небольшим назад там же, в хабр-блоге Zabbix появляется статья Екатерины Петрухиной (aka KatePetrukhina), основанная на докладе тренера и инженера технической поддержки Zabbix Александра Петрова-Гаврилова:

Миграция с MySQL на PostgreSQL

Среди причин миграции там есть две интересные и даже приятные:
Документация на русском языке
Преимущества PostgreSQL Pro.

Статья по сути инструкция по миграции Zabbix на PostgreSQL, про TimescaleDB там ничего нет. Зато в комментариях люди делятся опытом, например: Вот вы смигрировали на PgSQL + TimescaleDB, а специалистов по TimescaleDB не так много в наличии.

Ссылка на видео доклада Петрова-Гаврилова есть на этой страничке (также там Мониторинг PostgreSQL c использованием Zabbix (с mamonsu) Дарьи Вилковой и другие).

О TimescaleDB пишет немало, среди них Иван Муратов, технический директор «Первой Мониторинговой Компании» делал доклад TimescaleDB 2.0 — Time-series данные в распределенном кластере TimescaleDB поверх ОРСУБД PostgreSQL на PGConf.ru этого года, соответственно говорил уже о версии существенно более молодой (но более зрелой — как это бывает в ИТ). Этот доклад, кроме прочего, интересен тем, что Иван рассказывает о работе TSDB на кластере?? со многими узлами.

Между прочим, доклад Ивана Муратова на PGConf 2019 был в тройке лучших (по голосованию участников конференции) и назывался он PostgreSQL + PostGIS + TimescaleDB — хранилище для систем мониторинга транспорта.

К слову: Function pipelines: Building functional programming into PostgreSQL using custom operators

Статья от TimeScale, представляющая ни много ни мало концепцию функционального программирования внутри PostgreSQL (и SQL). Для любителей Pandas и PromQL.

И ещё, пожалуй:
Generating more realistic sample time-series data with PostgreSQL generate_series()

Это 2-я статья в 3-частной серии Timescale о генерации правдоподобных данных при помощи generate_series() (часть 1). В этой части автор — Райан Бооз (Ryan Booz) задаёт себе философский вопрос: а что такое правдоподобные данные? Отвечает. И создаёт 2 таблички, одна из них гипертаблица с нагенерёнными данными. И обращается к ним с запросами, содержащими гиперфункции.

Just In Time: В самое время. Или вообще не вовремя?

Роковой каскад: JIT, и как обновление Postgres привело к 70% отказов на национальном сервисе критической важности

Это переводная статья, оригинал вот.

Оказывается, пострадал портал Coronavirus (COVID-19) in the UK (интересные данные, кстати). база данных. Сервис работает на Hyperscale (Citus) в высокодоступной экосистеме, где сбойный экземпляр может быть заменен в течение пары минут.

Там любопытное и длинное расследование, которое в результате пришло к тому, что при переходе к новой версии, основанной на PostgreSQL 14, запрос, который выполнялся 1мс, стал выполняться 5с из-за того, что в новой версии по умолчанию включён JIT. На простых и частых запросах это может приводить к каскаду неприятностей. Конфигурировать надо с умом, не доверяясь значениям переменных по умолчанию (в статье упоминается jit_above_cost, но есть и другие стоимости). В конце есть примечание переводчика:

Упоминание изменения значения параметра по умолчанию в новой версии — важная часть release notes, а миграция на новую версию должна это учитывать и создавать явные конфигурации с предыдущим значением параметра. В Jmix всегда так делаем :-)

Что ж, ради последней фразы, возможно, статья и удостоилась перевода (почему бы и нет): Jmix — разработка компании Haulmont (офис в Лондоне, а головной — в Самаре), в чьём блоге и появился этот полезный перевод.

Возникает, однако, вопрос: но ведь поддержку JIT по умолчанию включили не в 14-й версии. Ещё в 2019-м Джонатан Кац (Jonathan S. Katz, Crunchy Data) пишет в Just Upgrade: How PostgreSQL 12 Can Improve Your Performance (а мы цитируем по переводу Апгрейд для ленивых: как PostgreSQL 12 повышает производительность в блоге Southbridge):

Раз JIT включен в PostgreSQL 12 по умолчанию, производительность улучшится сама по себе, но я советую потестить приложение в PostgreSQL 11, где только появился JIT, чтобы измерить производительность запросов и узнать, нужно ли что-нибудь настраивать [болд мой].

Персона недели — Павел Лузанов

Мы пишем о всех новостях без разбору. Но что с собой поделать: приятные новости о коллегах из Postgre Pro особенно приятны: в прошлом выпуске писали об замгендир Иване Панченко как персоне недели. Ну а в этом о Паше, возглавляющем наш отдел образования! Это, уж извините, УРА!

Но чуть ближе к делу. Между Иваном и Павлом мы видим достойного ex представителя России: Александра Кукушкина, работающего в Zalando (Германия).

Ещё статьи

Павел Лузанов (отдел образования Postgres Professional) продолжает обозревать новые коммиты — на этот раз попавшие в Сентябрьский Коммитфест.

Егор Рогов (Отдел образования Postgres Professional) выложил все 7 частей новой серии — Запросы в PostgreSQL:
1. Этапы выполнения
2. Статистика
3. Последовательное сканирование
4. Индексное сканирование
5. Вложенный цикл
6. Хеширование
7. Сортировка и слияние

PostgreSQL 14: Часть 2 или «в тени тринадцатой» (Коммитфест 2020-09)

Upgrading from 10 to 14 gives you 4.0 years worth of fixes (1700 of them)

Все, кажется, привыкли к небольшим заметкам Депеша (Hubert depesz Lubaczewski) — вроде этой: Allow publishing the tables of schema из серии В ожидании PG15 — а он внезапно написал огромный пост, где собрал фичи из релизов, начиная с 10-й версии.

Herding elephants: Lessons learned from sharding Postgres at Notion

Гаррет Фидальго (Garrett Fidalgo, Notion, технический директор по инфраструктуре) рассказывает, как шардировали базу Postgres в его компании — собирали слонов в пастушье стадо, в его терминологии.

В этом году нам пришлось остановить доступ к нашему сайту на заранее запланированный 5-минутный перерыв. Невидимыми остались месяцы напряжённой, авральной работы нашей команды: мы переделывали монолитную базу PostgreSQL в горизонтально секционированный набор баз.

Разбивать базу решили не на основе готовых решений вроде Citus, а на уровне слоя-приложения — для большей управляемости. Действия пояснены наглядными схемками. В конце выводы задним числом из их умеренно горького опыта:

• шардируйте как можно раньше, не ждите, когда база будет работать под существенной нагрузкой;
• с самого начала закладывайте нулевое время простоя;
• используйте составной первичный ключ, а не отдельный ключ секционирования.

Useful queries to analyze PostgreSQL lock trees (a.k.a. lock queues)

Действительно полезные запросы, и их много. Для разминки Николай Самохвалов рекомендует для ознакомиться со статьями по теме. Близкий нам жанр, поэтому воспроизводим здесь с некоторой локализацией (статья Николая для англоязычной аудитории):

Официальная документация: Явные блокировки (Explicit Locking).
PostgreSQL rocks, except when it blocks: Understanding locks (2018) — статья Марко Слота (Marco Slot) — отличное дополнение, говорит Николай, — к документации, ведь там объясняются некоторые аспекты и удобно «переводятся» с «языка блокировок» на «язык SQL-команд».[explaining some aspects and conveniently «translating» the table provided in the docs from «lock language» to «SQL command language»]
«И, как всегда, [а мы бы сказали last but not the least] подробные и углублённые объяснения по
блокировкам в сериале про блокировки Егора Рогова»:
Блокировки отношений (2019)
Блокировки строк) (2019). И ещё рекомендует запросы коллег:
Active Session History in PostgreSQL: blocker and wait chain Бертрана Друво (Bertrand Drouvot) — для тех кто использует расширение pgsentinel и
locktree.sql, получающий деревья блокирующих сессий из pg_locks и pg_stat_activity Виктора Егорова.

Сам Николай экспериментировал с функцией pg_locking_pids, но это следует делать аккуратно, не забывая про statement_timeout.

Релизы

PostgreSQL 14.1, 13.5, 12.9, 11.14, 10.19, and 9.6.24 Released!

Релиз подтолкнула необходимость залатать обнаруженные дыры:
Если сервер сконфигурирован с аутентификацией trust и с включённым параметром clientcert или вообще с аутентификацией по сертификату [?? не понял пока], злоумышленник может организовать атаку по типу a man-in-the-middle, двумя способами, описанными в CVE-2021-23214 и CVE-2021-23214/.

С этого момента больше НЕ поддерживается версия 9.6!

Кстати: PostgreSQL End of Life

Зловещее название статьи мало кого испугает: все мы знаем, что PostgreSQL жив-здоров, может и нас всех переживёт в случае ухудшения эпидемической обстановки :) Речь, конечно, о ней, о 9.6 и вообще о жизненных циклах версий. Но дело не ограничивается констатацией печальной участи 9.6, предлагается ещё и самостоятельно прикинуть окончание поддержи вашей версии, запустив предложенный скрипт, см. Find End of Life PostgreSQL Installations.

PGroonga

PGroonga читается как píːzí:lúnɡά, как ни странно для нас и совсем не странно, наверное, для её китайских создателей. PGroonga это расширение PostgreSQL, которое формирует индекс[?? в оригинале Используется как индекс] для полнотекстового поиска.

Конференции

PGConf.ru 21

Она успешно завершилась и была почти столь же многолюдна, не смотря на эпидемию. Для тех, кто не смог предъявить QR-коды или привезти признанный в РФ сертификат о вакцинации, установили столики, где девушки из Медицинского делали экспресс-тесты. Все доклады уже общедоступны в виде слайдов, а все видео будут?? или уже доступны все? доступны в ближайшее время.

Infostart Event 2021 Moscow Premiere

Таково полное название конференции, прошедшей 11-12 ноября в Москве, в кинотеатре «Октябрь» — 11-я конференция по управлению и автоматизации учета на платформе 1С: Предприятие, которая впервые пройдет в Москве и соберет 1000 + участников из разных регионов России и мира.

На сайте в меню есть пункт купить видео. Доклады, например, по постгресовой тематике (и не только):
Антон Дорошкевич, ИнфоСофт: Секционирование таблиц — зло или благо?
Иван Панченко, Postgres Professional, замгендир: Postgres 14: что он даст для 1С? (хорошие новости)
Олег Бартунов & Иван Панченко, Postgres Professional, гендир & замгендир «Астроликбез для айтишников» (вообще хит сезона, доклад читался на разных ивентах с неизменным успехом. Олег к тому же сотрудник ГАИШ МГУ, создатель astronet.ru, а Иван соавтор книги-призёра Неизвестное Солнце. Расследование. Чудеса. Факты. Загадки)
Олег Филиппов, WiseAdvice, CTO: Масштабирование 1С в облачной среде (Postgresql tablespaces & table partitioning, шардинг (имитация map-reduce через fdw), о cloud native, slony, citus, greenpulm).
и как не упомянуть:
Сергей Зырянов, «Нативи», директор: Как нейросеть помогла ускорить процесс загрузки 40 тысяч фотографий в базу 1С («Зачем в 1С нужны фотографии товаров? Спойлер: не нужны»).